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  • In the Weights: ex-OpenAI criam busca de vaidade que mede o quanto a IA te conhece

    In the Weights: ex-OpenAI criam busca de vaidade que mede o quanto a IA te conhece

    Dois ex-funcionários da OpenAI acabam de lançar uma ferramenta que pode se tornar a nova obsessão do mundo tech: o In the Weights, um site que mede o quanto você é “lembrado” pelos modelos de inteligência artificial.

    Criado por Thomas Dimson e Joey Flynn — que chegaram à OpenAI quando a startup de design Global Illumination foi adquirida — o site consulta diversos modelos de IA (incluindo Grok, Gemini, múltiplas versões do GPT, Claude e Llama) com perguntas do tipo “Quem é [nome]?” e atribui uma pontuação de “força” baseada nas respostas.

    Como funciona

    O In the Weights envia o nome da pessoa para cada modelo, coleta até 10 resultados com descrições curtas e níveis de confiança, e então agrupa respostas similares para gerar uma pontuação consolidada. O slogan do site não economiza na ambição:

    “Estar nos pesos significa que sua existência foi considerada importante no processo de criação de inteligência artificial sobre-humana.”

    Resultados surpreendentes

    Os criadores relataram que a recepção tem sido “insana”. Dimson contou ao TechCrunch que achava que seria uma “curiosidade moderada”, mas o site parece ter tocado em um nervo: “as pessoas querem saber se vão viver para sempre na superinteligência — e o fator comparação também não atrapalha.”

    Um aspecto curioso: modelos diferentes da mesma família (como versões distintas do GPT) retornam resultados diferentes para a mesma pessoa, revelando vieses e diferenças de treinamento. O GPT-5.4 Mini, por exemplo, classificou um nome como “forma ambígua que pode se referir a múltiplas pessoas com as iniciais A.H.A.”

    Motivação

    Dimson explicou que ele e Flynn queriam “reativar a criatividade” após deixarem a OpenAI. A ideia surgiu da percepção de que buscas de vaidade no Google são o objetivo errado em 2026, já que cada vez mais o tráfego migra para LLMs.

    Os próximos passos incluem investigar por que modelos da mesma série retornam resultados diferentes, quais modelos têm viés para diferentes tipos de pessoas, e quem “deveria ter um artigo na Wikipédia mas não tem.”

    Para os curiosos de plantão: o site está no ar e aceita consultas públicas. Qual será o seu score?

    Fonte: TechCrunch (Anthony Ha)

  • Filme Sobre Sam Altman é Abandonado pela Amazon MGM

    Filme Sobre Sam Altman é Abandonado pela Amazon MGM

    O filme Artificial, dirigido por Luca Guadagnino e estrelado por Andrew Garfield como Sam Altman, foi abandonado pela Amazon MGM, segundo informações do Puck e confirmadas pelo Deadline.

    O longa, que cobre os cinco dias turbulentos de 2023 em que Altman foi demitido e recontratado como CEO da OpenAI, estava em desenvolvimento há cerca de um ano. O elenco também inclui Monica Barbaro (de A Complete Unknown) como a CTO da OpenAI, Mira Murati, Ike Barinholtz como Elon Musk, e Yura Borisov (de Anora) como o cientista-chefe da OpenAI, Ilya Sutskever.

    Em comunicado ao Deadline, o estúdio afirmou que acredita que o filme “será mais bem servido se for lançado por um estúdio diferente e está trabalhando em estreita colaboração com a equipe de filmagem para encontrar um novo lar para o filme”.

    Laços entre Amazon e OpenAI

    A decisão ocorre em meio aos laços comerciais cada vez mais estreitos entre Amazon e OpenAI. Em fevereiro, a Amazon anunciou um investimento de US$ 50 bilhões no laboratório de IA, consolidando a AWS como principal parceira de nuvem da OpenAI. O investimento massivo levanta questões sobre se a decisão de abandonar o filme tem relação com a parceria estratégica entre as duas empresas.

    Uma história que Hollywood queria contar

    O projeto de Guadagnino havia gerado grande expectativa em Hollywood por ser uma das primeiras produções de grande orçamento a abordar os eventos dramáticos de novembro de 2023 — o fim de semana em que Altman foi abruptamente demitido pelo conselho da OpenAI, seguido por uma revolta de funcionários, ameaças de demissão em massa e sua reintegração dias depois, em um dos episódios mais surreais da história do Vale do Silício.

    Com Andrew Garfield no papel principal e um diretor aclamado como Guadagnino (Call Me By Your Name, Challengers), o filme prometia ser um dos lançamentos mais comentados sobre o mundo da tecnologia.

    Ainda não há informações sobre qual estúdio poderia assumir o projeto, mas fontes indicam que outras distribuidoras já demonstraram interesse.

    Fonte: The Verge

  • Barret Zoph deixa a OpenAI novamente após apenas cinco meses

    Barret Zoph deixa a OpenAI novamente após apenas cinco meses

    OpenAI

    Barret Zoph, chefe de vendas enterprise da OpenAI, está deixando a empresa apenas cinco meses após seu retorno, segundo informações do The Verge.

    Zoph havia retornado à OpenAI em meados de janeiro, depois de uma passagem como cofundador e CTO da Thinking Machines Lab, a empresa concorrente fundada por Mira Murati, ex-CTO da OpenAI. Ao retornar, a OpenAI o colocou para liderar o avanço no setor enterprise — uma função estratégica importante, já que a empresa prometeu abandonar as chamadas “side quests” e focar em geradores de receita como enterprise e coding antes do IPO planejado.

    Uma saída conturbada

    A saída de Zoph carrega uma história complicada. Ele deixou a OpenAI originalmente no final de 2024 para se juntar à Thinking Machines Lab de Murati, mas saiu dessa posição abruptamente em janeiro de 2026 após relatos de má conduta envolvendo um relacionamento não revelado com uma colega. Murati publicou no X na época que a Thinking Machines Lab havia “se separado” de Zoph e que ele seria substituído como CTO.

    A Thinking Machines Lab tem suas próprias tensões com a OpenAI. Murati assumiu brevemente o cargo de CEO durante a remoção de Sam Altman em novembro de 2023 e, durante o recente julgamento da OpenAI, testemunhou que não podia confiar em tudo que Altman dizia.

    O vai e vem de talentos

    Quando Murati deixou a OpenAI em setembro de 2024 para fundar a Thinking Machines Lab, vários funcionários a seguiram. Mas três deles — incluindo Zoph, Luke Metz e Sam Schoenholz — retornaram juntos à OpenAI em janeiro deste ano. Fidji Simo, CEO de Aplicações da OpenAI, escreveu no X na época que estava “animada em receber Barret Zoph, Luke Metz e Sam Schoenholz de volta” e que a decisão “estava sendo trabalhada há várias semanas”.

    A OpenAI confirmou a saída de Zoph ao The Verge. Ele publicou uma mensagem de despedida nos canais do Slack da empresa, mas não respondeu a pedidos de comentário da imprensa.

    Esta movimentação acontece em um momento delicado para a OpenAI, que se prepara para seu IPO enquanto gerencia tensões internas e a concorrência crescente de startups fundadas por ex-executivos da casa.

  • OpenAI Contrata Noam Shazeer, Coautor dos Transformers, e Ex-Assessor da Casa Branca na Preparação para o IPO

    OpenAI Contrata Noam Shazeer, Coautor dos Transformers, e Ex-Assessor da Casa Branca na Preparação para o IPO

    A OpenAI está montando um time de peso para sua estreia no mercado público. A empresa anunciou a contratação de duas figuras de alto escalão: Noam Shazeer, lenda do Google DeepMind e coautor do paper que criou os Transformers, e Dean Ball, ex-assessor de política de IA da Casa Branca no governo Trump.

    Noam Shazeer: o pai dos Transformers

    Shazeer é um dos nomes mais importantes da IA generativa moderna. Ele é coautor do artigo seminal de 2017 “Attention Is All You Need”, que introduziu a arquitetura Transformer — a base de modelos como GPT, Gemini, Claude e praticamente todos os LLMs atuais.

    Ele passou quase toda a carreira no Google (desde 2000), com uma pausa de três anos para fundar a startup de role-playing com IA Character AI. Em um movimento que chamou atenção do mercado, o Google recontratou Shazeer em 2023 num acordo de US$ 2,7 bilhões que deu à big tech acesso à tecnologia da startup.

    Sua saída do Google para a OpenAI é mais um capítulo na intensa guerra de talentos entre os principais laboratórios de IA — Google, OpenAI, Anthropic e Meta.

    Shazeer também se envolveu em controvérsias internas no Google. Segundo o The Information, ele expressou opiniões em fóruns internos sobre identidade transgênero e a guerra em Gaza que levaram a gestão a deletar suas postagens. Resta saber se essas polêmicas o acompanharão na nova casa.

    Dean Ball e o time de “Futuros Estratégicos”

    Ball teve uma passagem rápida mas impactante pela Casa Branca, onde ajudou a publicar o America’s AI Action Plan. Depois, voltou ao think tank tecno-libertário Foundation for American Innovation como senior fellow.

    Na OpenAI, Ball liderará um novo time chamado Strategic Futures (Futuros Estratégicos), reportando diretamente ao Chief Strategy Officer Jason Kwon.

    Nas palavras de Ball, o mandato do time será:

    “Ajudar a liderança da empresa a moldar a política de IA de fronteira.”

    O time — descrito como “pequeno e de alta agência” — focará em riscos catastróficos, auto-melhoria recursiva, impacto no mercado de trabalho e a relação entre laboratórios de fronteira, governos e sociedade.

    Ball destacou um ponto crucial: governança interna será mais central para o futuro da IA do que a maioria imagina. “Quase por necessidade, os laboratórios de IA terão que liderar as decisões de governança de IA”, escreveu.

    O contexto do IPO

    As contratações acontecem num momento estratégico. A OpenAI se prepara para um dos IPOs mais aguardados do setor de tecnologia, e ter nomes como Shazeer (credibilidade técnica) e Ball (credibilidade regulatória) no time envia um sinal claro ao mercado.

    Shazeer traz o peso acadêmico e técnico. Ball traz a ponte com Washington — algo cada vez mais crítico conforme a regulação de IA avança nos EUA e no mundo.

    A dança das cadeiras entre os grandes laboratórios de IA está longe de terminar. Mas uma coisa é certa: a OpenAI está se armando com alguns dos nomes mais influentes do setor para o que promete ser uma das maiores estreias na bolsa dos próximos anos.

  • OpenAI Lança LifeSciBench: Benchmark com 750 Tarefas Avalia Modelos de IA em Pesquisas Reais de Biociências

    OpenAI Lança LifeSciBench: Benchmark com 750 Tarefas Avalia Modelos de IA em Pesquisas Reais de Biociências

    A OpenAI acaba de lançar o LifeSciBench, um benchmark ambicioso com 750 tarefas desenvolvidas para avaliar modelos de IA em cenários reais de pesquisa em biociências. O resultado? Até o modelo mais forte da OpenAI, o GPT-Rosalind, passa em apenas 36,1% das tarefas — mostrando que ainda há um longo caminho pela frente.

    O que é o LifeSciBench

    Diferente dos benchmarks tradicionais de biologia, que costumam fazer perguntas factuais com respostas limpas, o LifeSciBench coloca os modelos diante de problemas que cientistas reais enfrentam: pesar evidências imperfeitas, tomar decisões com dados incompletos e navegar por múltiplas etapas de raciocínio.

    As 750 tarefas cobrem sete fluxos de trabalho (análise, design e otimização, raciocínio científico, validação, tradução, comunicação científica e operações) e sete domínios biológicos (genômica, química medicinal, ciência clínica e translacional, entre outros).

    Cada tarefa é de resposta livre — nada de múltipla escolha. Cerca de 79% exigem múltiplas etapas de raciocínio, com uma média de quatro passos por tarefa.

    Como o benchmark foi construído

    Uma coorte de 173 cientistas Ph.D. com experiência em biotecnologia e farmacêutica escreveram as tarefas. Cada uma passou por uma média de seis ciclos de revisão automatizada e pelo menos duas revisões por especialistas.

    O benchmark inclui 1.062 artefatos anexados — sequências, figuras, tabelas, PDFs e estruturas químicas. Cerca de 53% das tarefas exigem pelo menos um artefato.

    A validação foi feita por 453 revisores independentes, 97% com doutorado. A concordância entre eles ultrapassou 96% em relevância, raciocínio, fundamentação e utilidade.

    O sistema de rubricas

    O coração do LifeSciBench são as rubricas de avaliação: 19.020 critérios no total, aproximadamente 25 por tarefa. Cada critério pontua uma propriedade concreta — um fato específico, um passo de raciocínio ou uma resposta numérica dentro de uma margem de tolerância.

    Duas métricas resumem o desempenho:

    • Pontuação normalizada da rubrica: divide os pontos ganhos pelo total de pontos possíveis
    • Taxa de aprovação: conta as tarefas com pontuação ≥ 70%

    Uma resposta pode ganhar crédito parcial e ainda assim falhar na tarefa — e é exatamente essa lacuna que o LifeSciBench mede.

    Desempenho dos modelos

    A OpenAI avaliou cinco modelos em configuração de turno único, com navegação irrestrita na internet:

    Modelo Pontuação Normalizada Taxa de Aprovação
    GPT-Rosalind 0,576 36,1%
    GPT-5.5 0,519 25,7%
    Gemini 3.1 Pro 0,515 23,6%
    GPT-5.4 0,479 20,7%
    Grok 4.3 0,399 13,0%

    O GPT-Rosalind, modelo especializado em domínios científicos da OpenAI, liderou no geral, mas foi o melhor em apenas 386 das 750 tarefas. O Gemini 3.1 Pro, do Google, liderou isoladamente em 214 tarefas — mostrando que rankings agregados escondem forças específicas de cada modelo.

    Onde os modelos tropeçam

    Os modelos foram mais fortes em julgamento estruturado. O GPT-Rosalind atingiu pontuação média de 0,712 em Tradução e 0,718 em Comunicação Científica.

    Mas dois fluxos de trabalho continuaram extremamente difíceis:

    • Design, Otimização e Predição: apenas 30,7% de aprovação
    • Análise: apenas 30,3% de aprovação

    O uso de artefatos foi um gargalo claro. O GPT-Rosalind caiu de 45,1% em tarefas só de texto para 28,1% em tarefas com artefatos. O GPT-5.5 caiu de 29,9% para 21,9%.

    Nenhum modelo passou em 171 tarefas (22,8%), e 261 tarefas (34,8%) tiveram taxa de aprovação do melhor modelo abaixo de 20%.

    Por que isso importa

    O LifeSciBench representa uma mudança significativa na forma como avaliamos IA para ciências da vida. Em vez de perguntas de trivia biológica, ele testa se os modelos conseguem raciocinar como cientistas: analisar evidências, projetar experimentos, interpretar resultados ambíguos e comunicar descobertas.

    Com 36,1% de aprovação do melhor modelo, o benchmark está longe de ser saturado. Isso significa que há espaço real para avanços — e o LifeSciBench servirá como régua para medir o progresso da IA nas biociências nos próximos anos.

    O paper completo e detalhes técnicos estão disponíveis no site do LifeSciBench.

  • OpenAI lança LifeSciBench: benchmark com 750 tarefas para avaliar IA em ciências da vida

    OpenAI lança LifeSciBench: benchmark com 750 tarefas para avaliar IA em ciências da vida

    A OpenAI acaba de anunciar o LifeSciBench, um novo benchmark projetado para medir a capacidade de sistemas de IA em apoiar pesquisas científicas reais na área de ciências da vida — não apenas responder perguntas de biologia.

    O benchmark foi desenvolvido com a colaboração de 173 cientistas com doutorado e experiência direta em biotecnologia e indústria farmacêutica. Ao todo, são 750 tarefas cobrindo sete fluxos de trabalho e sete domínios biológicos, com 19.020 critérios de avaliação definidos por especialistas.

    O que o LifeSciBench mede

    Diferente de benchmarks anteriores, o LifeSciBench avalia se os modelos conseguem lidar com a complexidade real da pesquisa científica: interpretar evidências incompletas, reconciliar resultados conflitantes, projetar experimentos difíceis, fazer troubleshooting de ensaios e decidir próximos passos sob incerteza.

    Os fluxos de trabalho avaliados incluem: manipulação de evidências, análise, design e otimização, raciocínio científico, validação e operações, tradução (do laboratório para a clínica) e comunicação científica.

    Construção do dataset

    79% das tarefas exigem múltiplas etapas de raciocínio ou tomada de decisão, com média de quatro etapas por tarefa. O benchmark inclui 1.062 artefatos — figuras, PDFs, tabelas, arquivos de sequência e referências web. Mais da metade das tarefas (53%) exige que os modelos interpretem ou sintetizem informações de pelo menos um artefato.

    Cada tarefa passou por rigoroso processo de revisão: média de seis ciclos de revisão automatizada e pelo menos duas rodadas de revisão por especialistas, com 90% de concordância entre revisores do domínio relevante.

    Resultados com modelos frontier

    O GPT-Rosalind (versão mais recente da OpenAI focada em ciências) melhora significativamente em relação ao GPT-5.5, elevando a taxa de aprovação geral de 25,7% para 36,1%.

    Os pontos fortes incluem Comunicação Científica (71,1% de aprovação) e Tradução (57,7%). Já os pontos fracos persistem em Design e Predição (30,7%) e Análise (30,3%).

    O maior gap está no uso de artefatos: o GPT-Rosalind cai de 45,1% de aprovação em tarefas só com texto para 28,1% em tarefas com figuras ou arquivos. Em tarefas que exigem saídas numéricas exatas, a aprovação é de apenas 14,8%.

    Validação independente

    O benchmark foi validado por 453 revisores externos, dos quais 97% possuem Ph.D. ou doutorado equivalente, com média de 12 anos de experiência e 14 publicações revisadas por pares. A concordância sobre a qualidade das tarefas superou 96% em todas as categorias.

    O LifeSciBench representa um passo importante para medir a utilidade real da IA na pesquisa em ciências da vida, mas a OpenAI reconhece que o benchmark não substitui estudos de uso em ambientes de pesquisa ao vivo. O próximo passo é conectar o desempenho no benchmark a estudos de deployment em fluxos de trabalho reais.

  • OpenAI Lança Deployment Simulation: Simulando Agentes de Código Antes do Lançamento

    OpenAI Lança Deployment Simulation: Simulando Agentes de Código Antes do Lançamento

    A OpenAI publicou um novo método de segurança chamado Deployment Simulation (Simulação de Implantação). A ideia é direta: antes de lançar um modelo, simule sua implantação primeiro. Reproduza conversas reais de produção através do novo modelo candidato e estude como ele se comporta em contextos realistas.

    A empresa já utiliza este método durante o desenvolvimento de modelos. Ele tem informado mitigações, decisões de implantação e revelado pontos cegos em avaliações tradicionais.

    Como funciona

    O Deployment Simulation reproduz conversas anteriores com um modelo candidato de forma que preserva a privacidade. A técnica é simples em sua essência: pegue conversas recentes da produção, remova a resposta original do modelo antigo e regenere essa resposta com o modelo candidato. Depois, avalie as novas respostas em busca de novos modos de falha.

    A partir dessas respostas, a OpenAI estima a frequência de comportamentos indesejados antes do lançamento. A mesma medição pode ser executada após o lançamento no tráfego real, permitindo que as previsões pré-implantação sejam verificadas posteriormente.

    O método tem uma limitação: não consegue medir comportamentos que ocorrem com frequência inferior a uma vez a cada 200.000 mensagens. Ele é voltado para riscos não-caudais, não para os eventos mais raros.

    Vantagens sobre avaliações tradicionais

    As avaliações tradicionais misturam prompts sintéticos, escritos manualmente ou de produção, escolhidos por serem difíceis, de alta gravidade ou adversariais. O Deployment Simulation, por outro lado, amostra uma distribuição representativa do uso recente.

    Essa representatividade resolve três problemas conhecidos:

    • Reduz o viés de seleção de prompts escolhidos manualmente
    • Melhora a cobertura simplesmente simulando mais tráfego
    • Reduz o viés de conscientização da avaliação (evaluation awareness), já que os contextos parecem implantações reais

    O tradeoff é claro: a qualidade escala com computação, não com esforço manual para criar avaliações. Mais tráfego reamostrado significa mais comportamentos descobertos.

    Pipeline de simulação

    O loop central de estimação é notavelmente direto. Ele recebe conversas de produção (com privacidade preservada), remove a resposta do assistente original, gera uma nova resposta com o modelo candidato e classifica o resultado com avaliadores automatizados (graders). A taxa de comportamentos sinalizados fornece uma estimativa que pode ser verificada após o lançamento real.

    Avaliações complementares

    A OpenAI enquadra as duas abordagens como complementares. Avaliações tradicionais cobrem melhor riscos de baixa prevalência e alta gravidade, enquanto o Deployment Simulation cobre o espectro de riscos com probabilidade de serem vistos em uso real. Juntas, elas oferecem uma visão mais completa da segurança do modelo antes do lançamento.

    Implicações para agentes de código

    Esta extensão é particularmente relevante para agentes de codificação (agentic coding), onde chamadas de ferramentas simuladas introduzem novas superfícies de risco. Ao reproduzir conversas que incluem uso de ferramentas, o método pode detectar comportamentos indesejados específicos de agentes — como uso inadequado de ferramentas, ações irreversíveis não intencionais ou vazamento de informações através de chamadas de API.

    O artigo completo está disponível no site da OpenAI: Predicting LLM Safety Before Release by Simulating Deployment.

  • OpenAI acumula prejuízo de US$ 20,9 bilhões em 2025, revelam documentos vazados

    OpenAI acumula prejuízo de US$ 20,9 bilhões em 2025, revelam documentos vazados

    Documentos financeiros auditados da OpenAI vazaram nesta segunda-feira (16 de junho de 2026), revelando que a empresa acumulou prejuízos operacionais de US$ 20,92 bilhões em 2025 — mais que o dobro dos US$ 8,78 bilhões perdidos em 2024. O vazamento ocorre enquanto a companhia se prepara para um dos IPOs mais aguardados do ano.

    Os demonstrativos foram obtidos pelo jornalista independente Ed Zitron e revisados pelo Financial Times, e mostram uma empresa com receita em rápido crescimento, mas que ainda gasta muito mais do que arrecada.

    Receita cresce, mas despesas disparam

    Os números contam uma história de duas velocidades. A receita da OpenAI quase quadruplicou em um ano:

    Indicador 2024 2025
    Receita US$ 3,7 bilhões US$ 13,07 bilhões
    Custo da receita US$ 2,65 bilhões US$ 7,5 bilhões
    Pesquisa e Desenvolvimento US$ 7,81 bilhões US$ 19,18 bilhões
    Vendas e Marketing US$ 1,11 bilhão US$ 5,73 bilhões
    Despesas Gerais US$ 907 milhões US$ 1,57 bilhão
    Prejuízo Operacional US$ 8,78 bilhões US$ 20,92 bilhões

    O principal vilão é a linha de P&D, que sozinha consumiu US$ 19,18 bilhões em 2025. Desse total, impressionantes US$ 10,59 bilhões foram pagos à Microsoft apenas em custos de pesquisa e desenvolvimento — reflexo da parceria estratégica entre as duas empresas e do custo astronômico de treinar modelos de IA cada vez maiores.

    Há caminho para a lucratividade?

    Apesar do prejuízo bilionário, há sinais positivos. Medido como porcentagem da receita, o prejuízo operacional melhorou: caiu de 237% em 2024 para 160% em 2025. Em outras palavras, a empresa gastava US$ 2,37 para cada dólar gerado em 2024; em 2025, essa proporção caiu para US$ 1,60.

    A empresa projeta receita de US$ 30 bilhões para 2026 e diz a investidores que espera atingir lucratividade até 2030. O plano depende de três fatores:

    1. Redução de custos de P&D: difícil de executar — no mercado de IA, quem não investe em pesquisa perde relevância rapidamente
    2. Aumento de preços: a OpenAI já sinalizou que pode ajustar os preços das assinaturas do ChatGPT
    3. Novas fontes de receita: a empresa explora publicidade, hardware e outros produtos além dos modelos de linguagem

    Impacto no IPO

    A OpenAI protocolou documentação confidencial na SEC para um IPO que pode avaliar a empresa em mais de US$ 1 trilhão. O vazamento, no entanto, afetou as expectativas do mercado: a probabilidade de o IPO ocorrer até dezembro de 2026 caiu de 56% para 45,5% nas plataformas de apostas, segundo a Polymarket.

    O caso ilustra a tensão central do setor de IA: as empresas precisam gastar fortunas para permanecer competitivas, mas o caminho para transformar esses investimentos em lucro sustentável ainda não está claro — nem mesmo para a líder de mercado.

  • ChatGPT perde mais de 50% do mercado pela primeira vez; Gemini e Claude aceleram crescimento

    ChatGPT perde mais de 50% do mercado pela primeira vez; Gemini e Claude aceleram crescimento

    ChatGPT market share decline

    O ChatGPT, assistente de IA que definiu a categoria desde seu lançamento, acaba de cruzar um marco simbólico — e preocupante para a OpenAI. Pela primeira vez na história, sua participação de mercado entre assistentes de IA caiu abaixo dos 50%, segundo dados da Sensor Tower referentes a maio de 2026.

    O novo cenário competitivo

    Até janeiro de 2026, o ChatGPT ainda comandava mais da metade do mercado. Mas a rápida ascensão de concorrentes como Gemini e Claude mudou esse cenário. Em maio, o ChatGPT detinha 46,4% do mercado, enquanto o Gemini alcançava 27,7% e o Claude atingia 10,3%.

    Em números absolutos, o ChatGPT ainda lidera com folga — mais de 1,1 bilhão de usuários ativos mensais — mas a tendência de queda é clara. O Gemini já conta com 662 milhões de MAUs, e o Claude com 245 milhões.

    Assistente Market Share (Mai/2026) MAU aproximado
    ChatGPT 46,4% 1,1 bilhão
    Gemini 27,7% 662 milhões
    Claude 10,3% 245 milhões

    O que está impulsionando a migração?

    Três fatores principais explicam essa redistribuição de usuários:

    1. Multihoming e eventos de ruptura: os usuários estão cada vez mais dispostos a alternar entre assistentes, e eventos específicos podem provocar migrações em massa. Após o polêmico acordo da OpenAI com o Departamento de Defesa dos EUA em fevereiro de 2026, as desinstalações do ChatGPT dispararam 295%. Fatores como confiança na marca e alinhamento de valores agora rivalizam com funcionalidades na decisão do usuário.

    2. Ecossistema Google: o crescimento do Gemini é impulsionado principalmente pela integração profunda com o ecossistema Google — Search, Android, Workspace e YouTube. Essa capilaridade é difícil de igualar.

    3. Produtividade com Claude: o assistente da Anthropic vem conquistando forte reputação em casos de uso de produtividade, e está se aproximando da taxa de retenção do ChatGPT.

    Monetização: o jogo está mudando

    O mercado de apps de IA como um todo deve movimentar US$ 4,2 bilhões em gastos no primeiro semestre de 2026 — mais que o dobro dos US$ 1,83 bilhão do mesmo período em 2025. Porém, a taxa de crescimento está desacelerando, sinal de amadurecimento do setor.

    O destaque em monetização é o Claude: 13% dos usuários da Anthropic pagam por uma assinatura — a maior taxa de conversão entre todos os assistentes.

    Enquanto isso, a OpenAI experimenta com publicidade desde fevereiro de 2026. Em maio, 17% dos usuários diários do ChatGPT já eram expostos a anúncios, com as principais categorias sendo Software e Compras.

    O que esperar

    A queda abaixo dos 50% não significa que o ChatGPT está em declínio terminal — seus números absolutos continuam enormes. Mas é um sinal de que a era do monopólio acabou. O mercado de assistentes de IA está se tornando um oligopólio competitivo, onde ecossistema, confiança e nicho de atuação definirão os vencedores.

  • OpenAI Lança Rede de Parceiros com Investimento de US$ 150 Milhões

    OpenAI Lança Rede de Parceiros com Investimento de US$ 150 Milhões

    A OpenAI anunciou neste domingo (14 de junho de 2026) o lançamento da OpenAI Partner Network, seu primeiro programa oficial de parceiros, apoiado por um investimento inicial de US$ 150 milhões. A iniciativa visa treinar e certificar 300 mil consultores até o final de 2026, ajudando empresas a adotarem modelos de IA de fronteira e transformá-los em resultados de negócio mensuráveis.

    Capa: OpenAI Partner Network

    Por que isso importa

    Segundo a OpenAI, o fator limitante para extrair valor da IA nas empresas não é mais a capacidade dos modelos — é a habilidade de identificar casos de uso, redesenhar fluxos de trabalho, integrar sistemas existentes e gerenciar a adoção em escala.

    “O fator limitante para ver valor da IA na empresa não é mais a capacidade dos modelos. Em vez disso, é como as organizações identificam repetidamente os casos de uso certos, redesenham fluxos de trabalho, integram com sistemas existentes e impulsionam adoção e gestão de mudanças em escala.”

    Os parceiros fornecerão:
    РEstrat̩gia e redesenho de fluxos de trabalho
    РIntegra̤̣o segura com sistemas empresariais
    – Implantação responsável e governança
    – Gestão de mudanças e adoção pelos usuários

    Como funciona a Rede de Parceiros

    O programa é estruturado em três níveis: Select → Advanced → Elite. A progressão é baseada em desempenho de vendas, capacidade técnica, engajamento em co-vendas e experiência em implantação.

    Especializações planejadas:
    – Codex — para parceiros focados no agente de código da OpenAI (já conta com 5 milhões de usuários)
    – Cibersegurança — nova especialização para 2026
    – Agentes — transformação com agentes de IA
    – API — integração avançada com as APIs da OpenAI

    Destaque: o programa piloto Forward Deployed Experts permitirá que parceiros Elite treinem presencialmente nos escritórios da OpenAI, com acesso a tecnologias, playbooks e padrões de transformação diretamente das equipes de engenharia da empresa.

    Liderança de peso

    A rede é comandada por Colleen Kapase, VP de Parcerias Estratégicas Globais e Ecossistema, que chega com 25 anos de experiência liderando programas de canais no Google Cloud, Snowflake, Citrix e VMware. Em entrevista ao CRN, Kapase foi enfática:

    “Estou aqui para o longo prazo. Estou aqui para criar uma experiência de parceiro de classe mundial, e certamente não acho que este é o fim do nosso investimento em parceiros. Isso é apenas o começo.”

    Resultados concretos com clientes

    A OpenAI divulgou cases de colaborações que já mostram impacto real:

    • Agilent + BCG: aceleração na implantação de IA em toda a empresa, com instrumentos e software mais inteligentes
    • eBay + Artium: plataforma de atendimento ao cliente de próxima geração onde agentes humanos e de IA colaboram para resoluções mais rápidas e personalizadas
    • Paychex + Bain: redução de 80% no tempo de espera e 30% no esforço em requisições revisadas por humanos

    Parceiros fundadores de elite

    Gigantes da consultoria global estão entre os parceiros fundadores:

    • Bain & Company — “Ajudando organizações a passar da ambição de IA para impacto em toda a empresa”
    • BCG — “Unindo IA de fronteira, expertise em transformação e capacidades tecnológicas”
    • McKinsey (QuantumBlack) — “Acelerando adoção com expertise estratégica e entrega”
    • PwC — “Implantando IA com responsabilidade, em escala e com impacto duradouro”
    • Eliza — Parceria exclusiva de modelo de fronteira com OpenAI

    O que isso significa para o mercado

    O movimento da OpenAI é um reconhecimento explícito de que a batalha da IA está migrando da tecnologia pura para a capacidade de implementação. Com Microsoft, Google e Anthropic também investindo pesado em serviços empresariais, a diferenciação virá de quem conseguir conectar IA aos fluxos de trabalho reais das indústrias.

    O programa entra em operação em julho de 2026. Empresas interessadas podem se inscrever em openai.com/business/partners.

  • Corrida de IPOs da IA: Anthropic e OpenAI se preparam para abrir capital após megasucesso da SpaceX

    Corrida de IPOs da IA: Anthropic e OpenAI se preparam para abrir capital após megasucesso da SpaceX

    SpaceX IPO Nasdaq — Elon Musk se torna o primeiro trilionário do mundo

    A corrida das empresas de inteligência artificial para abrir capital está redefinindo o mercado financeiro global. Após o IPO histórico da SpaceX — o maior da história —, Anthropic e OpenAI protocolaram confidencialmente seus pedidos de abertura de capital, segundo reportagem do podcast Equity do TechCrunch.

    SpaceX abre o caminho

    Na sexta-feira, 12 de junho de 2026, a SpaceX estreou na Nasdaq com o maior IPO de todos os tempos. As ações foram precificadas a US$ 135 cada, com mais de 555 milhões de papéis emitidos, colocando a valuation da empresa em aproximadamente US$ 1,8 trilhão — à frente de Tesla, Meta e Walmart.

    O resultado imediato: Elon Musk tornou-se o primeiro trilionário do mundo.

    MANGOS: o novo FAANG

    A reconfiguração do mercado de tecnologia é tamanha que os analistas já cunharam um novo acrônimo para substituir o velho FAANG:

    “Não é mais FAANG, é MANGOS.” — Kirsten Korosec, TechCrunch

    • Meta
    • Anthropic
    • NVIDIA
    • Google
    • OpenAI
    • SpaceX

    Anthropic e OpenAI entram na fila

    Tanto a Anthropic quanto a OpenAI protocolaram confidencialmente pedidos de IPO (initial public offering) junto à SEC, sinalizando que pretendem abrir capital em breve. A corrida tem lógica: o capital disponível no mercado público é finito, e quem chegar primeiro captura a atenção — e o dinheiro — dos investidores.

    A OpenAI já começou a cortar preços de seus serviços, em um movimento típico de empresas que buscam mostrar crescimento acelerado antes do IPO. A Anthropic, por sua vez, tenta se posicionar como a alternativa focada em segurança, mirando investidores institucionais que priorizam governança.

    Efeito cascata na economia

    O podcast destaca que “a IA já está refazendo a economia — simplesmente pela forma como as pessoas estão tentando construí-la”. Os efeitos colaterais vão muito além do setor de tecnologia:

    • Data centers orbitais: startups estão captando recursos para construir infraestrutura de computação no espaço, surfando na onda do IPO da SpaceX.
    • SPACs oportunistas: a Quantum Space estruturou um SPAC explicitamente para “pegar carona no efeito SpaceX”.
    • Ford e GM: as montadoras estão convertendo capacidade ociosa de fábricas de baterias em armazenamento de energia para data centers — e as ações da Ford subiram com o anúncio.
    • Mudança estrutural: o centro de gravidade do mercado público está migrando de redes sociais e aplicativos de consumo para laboratórios de IA e deep tech.

    Governança sob teste de estresse

    O IPO da SpaceX também levanta questões profundas sobre governança corporativa. Com Elon Musk mantendo controle acionário desproporcional, a empresa está “testando os limites do que uma companhia pública pode ser e quanto pode ser controlada por uma única pessoa”, nas palavras do jornalista Sean O’Kane.

    Esse precedente pode influenciar diretamente como Anthropic, OpenAI e outras empresas de IA estruturam suas próprias aberturas de capital.

    O que esperar

    Com a janela de IPOs aquecida pelo megasucesso da SpaceX, o segundo semestre de 2026 promete ser histórico para o setor de inteligência artificial. Resta saber se a pressa para abrir capital será recompensada no longo prazo — ou se algumas empresas se arrependerão de ter corrido para o mercado público antes de consolidar modelos de negócio sustentáveis.

    Fonte: TechCrunch — Equity Podcast, 14 de junho de 2026.

  • OpenAI enfrenta investigação de procuradores estaduais nos Estados Unidos

    OpenAI enfrenta investigação de procuradores estaduais nos Estados Unidos

    OpenAI enfrenta investigação de procuradores estaduais nos Estados Unidos

    Uma coalizão de procuradores estaduais dos Estados Unidos abriu uma investigação sobre a OpenAI, ampliando a pressão regulatória sobre a empresa que recentemente entrou com pedido confidencial de IPO. A investigação é liderada pela procuradora-geral de Nova York.

    O que está sendo investigado

    Na sexta-feira, 13 de junho de 2026, a procuradoria de Nova York emitiu uma intimação exigindo documentos sobre:

    • Práticas de publicidade da OpenAI
    • Estratégias de engajamento e retenção de usuários
    • Sicofância dos modelos (tendência do modelo em concordar excessivamente com o usuário)
    • Tratamento de dados de consumidores, incluindo dados de saúde
    • Tratamento de menores de idade e idosos

    Ainda não está claro quantos estados participam da coalizão além de Nova York.

    Resposta da OpenAI

    Um porta-voz da OpenAI emitiu duas declarações. A primeira, de tom conciliatório:

    “A IA é uma tecnologia nova e poderosa, e trabalhamos todos os dias para levar seus benefícios às pessoas de forma segura e responsável. Levamos a sério as preocupações levantadas pelos procuradores estaduais e pretendemos nos engajar construtivamente com seus escritórios.”

    A segunda, mais específica sobre proteção a menores:

    “O ChatGPT de hoje inclui uma experiência mais protetiva para menores e pessoas em situações difíceis, com salvaguardas que os direcionam a recursos do mundo real e contatos humanos de confiança.”

    Acúmulo de problemas legais

    Esta investigação é apenas o mais recente capítulo em uma série de desafios legais enfrentados pela OpenAI:

    • Elon Musk: a OpenAI venceu o julgamento sobre suposta violação do acordo de fundação, mas a defesa de Musk já indicou que vai recorrer
    • Copyright: processos da Merriam-Webster e Encyclopaedia Britannica (março de 2026)
    • Suicídios: famílias alegam que o ChatGPT teve papel em suicídios e delírios (novembro de 2025)
    • Flórida: o procurador-geral James Uthmeier processou a OpenAI e Sam Altman por “ignorar alertas de segurança e colocar crianças em risco” (junho de 2026)
    • Tumbler Ridge, Canadá: Altman admitiu que a OpenAI não alertou a polícia após banir a conta de um suspeito de tiroteio em massa (abril de 2026)

    IPO no horizonte

    A investigação chega em um momento particularmente sensível: a OpenAI anunciou nesta semana que entrou com pedido confidencial de abertura de capital (IPO). O escrutínio regulatório pode impactar tanto o valuation quanto o timing da oferta pública.

    O caso reforça uma tendência clara: a era de autorregulação da indústria de IA está chegando ao fim, e as empresas do setor precisarão se adaptar a um ambiente cada vez mais fiscalizado.